【智能优化算法】基于足球联赛优化的冠军算法SLOCA附matlab代码

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🔥 内容介绍

人类集体行为和团队运动的自然和社会方面导致了优化算法在解决工程和科学问题中的引入。元启发式算法在解决复杂的现实问题中越来越受欢迎。这项研究提出了一种新的元创新算法，称为基于足球联赛优化的冠军算法，其灵感来自于足球团队合作。该算法包括两个主要步骤：资格赛和主赛。为了评估其有效性，该算法在六个基准数学函数和两个工程设计问题上进行了测试。结果表明，该算法在一致性、收敛速度和实现最优解方面优于已知算法。

📣 部分代码

function match1=game1(match1,best_teams,nvar,npg1,ntimz,func)​teams.players=[];teams.Score=[];a=repmat(teams,nvar,1);indexno=randperm(npg1);[optgp1]=[best_teams];optgp1=optgp1(1:npg1);for k=1:2:npg1    %% Select the teams for the first game    r1=indexno(k);    r2=indexno(k+1);    p1=optgp1(r1);    p2=optgp1(r2);    %% chosen team    if optgp1(r1).Score < optgp1(r2).Score        a(1) = optgp1(r1);    else        a(1) = optgp1(r2);    end​    for i=1:2:nvar        x1=p1.players;        x2=p2.players;        alpha=rand(size(x1));​        y1=alpha.*x1+(1-alpha).*x2;        y2=alpha.*x2+(1-alpha).*x1;        a(i+1).players=y1;        a(i+2).players=y2;        a(i+1).Score=feval(func,a(i+1).players);        a(i+2).Score=feval(func,a(i+2).players);    end​    Scores=[a.Score];    [value order]=sort(Scores);    a=a(order);    %% Elimination stage    if nvar>2        for l=0:ntimz            match1(k+l)=a(l+1);        end    elseif nvar==2        for l=0:ntimz+1            match1(k+l)=a(l+1);        end    elseif nvar==1        for l=0:ntimz+2            match1(k+l)=a(l+1);        end    endendend

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

Ghasemi, M.R., Ghasri, M. and Salarnia, A., 2022. Soccer league optimization-based championship algorithm (SLOCA): A fast novel meta-heuristic technique for optimization problems. 1, 7(4), p.297.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合